MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412373178 · doi:10.1080/09669582.2025.2529330

Why <i>Flying Less</i> remains difficult: a <i>theory of practice</i> perspective on transdisciplinary climate and sustainability conferencing

2025· article· en· W4412373178 sur OpenAlexafffund
Ying-Syuan Huang, Blane Harvey

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Tourism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMitacsInternational Development Research Centre
Mots-clésSustainabilityPerspective (graphical)Climate changeSociologyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air travel for academic and policy convening is a growing contributor to global carbon emissions. Researchers, policymakers, consultants, and practitioners working in the environment, climate, and sustainability (ECS) field are particularly implicated, as prevailing practices of frequent flying may jeopardise the long-term credibility of their work. This study applies Pierre Bourdieu’s theory of practice to better understand how air travel-intensive professional practices are perpetuated within the ECS community, and the factors that deter from a wider adoption of hybrid and virtual conferencing. Drawing on an international survey, the findings reveal that unequal access to digital capital and entrenched belief in the superiority of face-to-face interactions collectively sustain the illusio that air travel is indispensable. Furthermore, the habitus of conferencing as a means of accumulating symbolic capital reinforces a reward structure that continues to incentivise frequent flying. The findings further show how power dynamics sustain the dominance of frequent flying and reinforce the emergence of digital elites. Transforming air travel-intensive ECS practices thus requires those who shape success in the field to move beyond reliance on short-term technical fixes and foster collective responsibility for decarbonisation. It also calls for active engagement in developing new practices and incentive structures that encourage low-carbon alternatives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sustainable TourismMême sujetConferences and Exhibitions ManagementTravaux en français237 207